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Enregistrement W2952612634 · doi:10.1073/pnas.1818058116

Macroevolutionary diversification rates show time dependency

2019· article· en· W2952612634 sur OpenAlexafffund
L. Francisco Henao‐Díaz, Luke J. Harmon, Mauro Sugawara, Eliot T. Miller, Matthew W. Pennell

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésDiversification (marketing strategy)Dependency (UML)MacroevolutionGeographyEvolutionary biologyEconomicsBiologyBusinessComputer sciencePhylogeneticsArtificial intelligenceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For centuries, biologists have been captivated by the vast disparity in species richness between different groups of organisms. Variation in diversity is widely attributed to differences between groups in how fast they speciate or go extinct. Such macroevolutionary rates have been estimated for thousands of groups and have been correlated with an incredible variety of organismal traits. Here we analyze a large collection of phylogenetic trees and fossil time series and describe a hidden generality among these seemingly idiosyncratic results: speciation and extinction rates follow a scaling law in which both depend on the age of the group in which they are measured, with the fastest rates in the youngest clades. Using a series of simulations and sensitivity analyses, we demonstrate that the time dependency is unlikely to be a result of simple statistical artifacts. As such, this time scaling is likely a genuine feature of the tree of life, hinting that the dynamics of biodiversity over deep time may be driven in part by surprisingly simple and general principles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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